L’intelligence artificielle (IA) et la couche de calcul vérifiable Space and Time (SxT) ont levé 20 millions de dollars lors de leur tour de financement de série A.
Selon une annonce du 28 août, le tour de financement a vu la participation de sociétés de capital-risque telles que Cypher Capital, M12 Ventures de Microsoft, DCG, F-Prime Capital, OKX Ventures, Circle Ventures, Alumni Ventures et d’autres. Avec ce dernier tour, le montant total levé par Space and Time a atteint 50 millions de dollars.
Selon l’annonce, les nouveaux fonds levés seront consacrés à l’ingénierie et au développement de produits, à l’amélioration de la croissance de l’écosystème et à l’engagement communautaire. Harsh Agarwal, responsable des investissements chez Cypher Capital, a déclaré :
« Nous sommes toujours à la recherche de projets susceptibles d’avoir un impact significatif sur l’ensemble de l’industrie. […] L’approche innovante de Space and Time, qui intègre l’IA à la technologie blockchain, s’aligne parfaitement avec notre stratégie d’investissement visant à promouvoir des solutions transformatrices. Nous sommes convaincus que leur couche de calcul jouera un rôle déterminant dans la formation de l’avenir des applications décentralisées et du traitement de données sans confiance. »
Le tour de financement de série A de Space and Time fait suite à une levée de fonds de la part de M12 Ventures de Microsoft en septembre 2022. L’entreprise inclut des produits d’indexation blockchain pour ethereum (ETH), bitcoin (BTC) et Polygon (MATIC).
Space and Time propose également un entrepôt de données permettant d’intégrer et d’analyser des données à la fois sur la chaîne et en dehors de la chaîne avec des outils basés sur SQL. Le projet a développé un protocole similaire à la preuve de travail appelé « proof of SQL », qui utilise un coprocesseur basé sur la preuve à divulgation nulle pour un traitement de données évolutif et sans confiance.
Le site officiel du projet explique en outre que l’infrastructure de la société utilise également l’IA pour permettre des requêtes en langage naturel sur les données de la base de données. En d’autres termes, les utilisateurs peuvent poser des questions sur les données présentes dans la base de données ou l’entrepôt de données et obtenir des réponses pertinentes et des informations.
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